El mayor valor de mercado de la información se mide mediante un La friolera de 103 mil millones de dólares. El análisis de interminables flujos de datos permite a las empresas tomar decisiones racionales e informadas. Su enfoque holístico implica combinar inteligencia artificial (IA) avanzada y herramientas de análisis tradicionales. Así que echemos un vistazo más profundo ¿Qué son los grandes datos?
cuando termine 97% de las empresas Mientras el mundo invierte en aprendizaje automático, una cosa es segura: algo en lo profundo de las reservas de la industria se está gestando. Pero primero debemos aprender sobre su historia e importancia y recorrer la línea del tiempo para descubrir cómo surgió.
Una historia corta
Alan Turing inventó la primera supercomputadora en 1943, en el período previo a la Segunda Guerra Mundial, para descifrar los códigos nazis.
Estados Unidos estableció el primer centro de datos digital en 1965.
En el año En 1997, Google lanzó su primer dominio, lo que destacó el auge de industrias dedicadas únicamente a la recopilación y procesamiento de datos.
Las principales empresas han estado rastreando el aumento del tráfico web a través de tasas de clics, historiales y registros de búsqueda, ubicación y seguimiento de IP, lo que ha generado una serie de oportunidades.
Roger Mugalas acuñó el término «Big data» en 2011. Creado en 2005. Ese año, se creó Hadoop, un software de código abierto basado en Node, que luego se integró con MapReduce (que procesa los datos en paralelo en múltiples nodos).
Puede definirse como conjuntos de datos extremadamente grandes que pueden analizarse computacionalmente para revelar patrones, tendencias y asociaciones. Los macrodatos se almacenan en un sistema seguro, pero se puede acceder a ellos y analizarlos fácilmente para responder preguntas, proporcionar información valiosa y brindar confianza a la hora de realizar movimientos comerciales estratégicos.
Ahora bien, ¿qué son los big data? Si sabemos qué es, sepamos más sobre su importancia. Las últimas dos décadas han visto cambios sociales significativos en la perspectiva de las personas. Por ejemplo, hizo hincapié en el marketing online personalizado, los modelos de combate avanzados y los procesos de producción y predicción de delitos. Pero ¿cómo se gestiona una tarea así?
Tamaño: Esto se refiere a la enorme cantidad de datos que se encuentran en los gigantescos servidores de Internet. Es uno de los conceptos clave que depende de la cantidad de usuarios de la plataforma. Por ejemplo, con Facebook Almacenamiento de 250 mil millones de imágenes que aumenta cada día. Twitter alberga entre 500 y 700 millones de tweets. En promedio todos los días. El volumen es una característica definitoria.
Velocidad: Significa qué tan rápido llegan los datos a los servidores existentes. Tomando el ejemplo de Meta Cada día se añaden 350 millones de imágenes a los servidores. Determina la velocidad. Ahora la eficiencia del sensor de Internet de las cosas (IoT) también se basa en la velocidad, porque la eficiencia de los dispositivos depende de la cantidad de datos que se transmiten cada segundo.
Diferencia: Diferentes tipos de datos como PDF, imágenes, audio y vídeo marcan la diferencia. Tomemos ejemplos de publicaciones multimedia que utilizan videos, audio, carretes y GIF. Por tanto, todos están cifrados y no estructurados.
Datos estructurados: Una tabla en forma de base de datos relacional donde todas las filas tienen el mismo número de columnas. SQL (lenguaje de consulta de programación estructurado) Se utiliza para procesar datos estructurados.
Datos no estructurados: Puede significar que no existe un modelo predefinido o que no existe una forma específica de organizar grandes colecciones. De hecho, suelen incluir vídeos, audio y archivos binarios sin una estructura específica.
Datos semiestructurados: Puntuando a medio camino entre estructurados y no estructurados, este tipo de datos no tiene bases de datos asociadas pero sigue una estructura básica. Además, estas colecciones incluyen notación de objetos JavaScript, bases de datos de gráficos y documentación del almacén de valores-clave, lo que proporciona comprensión estructural.
demuestra ser fuerte Modelos de predicción Ayuda a las industrias a identificar tendencias ocultas del mercado y preferencias de los clientes y mejorar las operaciones comerciales con análisis potentes. Es más, comprender qué es requiere ir de la mano de la IA y el aprendizaje automático. Estos componentes de análisis externos ayudan a los científicos de datos a realizar una gestión y una estructura más rápidas.
Identificar peligros: Con sus algoritmos predictivos, los análisis nos ayudan a evitar y afrontar diversas amenazas inesperadas. Soluciones eficaces de gestión de riesgos.
Creatividad: Los datos de una base diversa de clientes permiten identificar lo que se quiere y lo que es importante. Hacer un seguimiento de las tendencias de marketing actuales y combinarlos con conocimientos ayuda a avanzar Seguimiento de las tendencias de compra y el comportamiento del cliente..
Retención y adquisición de clientes: El seguimiento del comportamiento del consumidor es fundamental para una experiencia de compra personalizada. Amazon ha aprovechado al máximo las huellas digitales de sus clientes Y practica la puntería con láser.
racionalizar los costos de la empresa; Finalmente, el almacenamiento y la informática reducen sistemáticamente los costos de la empresa e impulsan la eficiencia.
#1: ¿Qué industrias son conocidas por utilizar análisis de Big Data?
Medios y comunicaciones
Bancos y servicios de seguridad.
Transporte
Administración y gestión
Educación
Producción
Comercio minorista y mayorista
#2: ¿Cuáles son los riesgos del big data?
Con un gran poder viene una gran responsabilidad. Existen muchos riesgos que las empresas deben tener en cuenta, entre ellos:
#3: ¿Dónde se pueden almacenar los big data?
Almacenes de datos y lagos. Mientras que el primero sólo puede contener datos estructurados, el segundo contiene todas las formas, incluidos los datos semiestructurados. Los datos almacenados en un almacén de datos se limpian y organizan, listos para un análisis sistemático, mientras que los datos almacenados en un lago de datos pueden carecer de coherencia y estructura.
#4: ¿Cómo se recopilan los big data?
Seguimiento en línea (cachés y cookies)
Encuestas y entrevistas
Monitoreo de transacciones
Formularios en línea
#5: ¿Cuáles son los cuatro modelos de big data?
Almacenamiento
Minería
Análisis
Una vista de la vista
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